基于人臉識別技術的宿舍門禁系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別技術在社交網(wǎng)絡、安防和電子商務中有著廣泛的應用,是當前科學研究的熱點之一。而當前視頻圖像處理技術發(fā)展迅猛,再借助機器學習的發(fā)展優(yōu)勢,人臉識別技術的發(fā)展將更加迅速。
  論文對人臉識別技術的相關理論進行了介紹,人臉識別技術的核心內容包括人臉檢測和人臉識別兩方面的內容。通過對相關理論進行學習之后,論文設計了一個簡單的人臉識別宿舍門禁系統(tǒng)。該系統(tǒng)的主要功能包括:住宿學生注冊、住宿學生管理、住宿學生人臉識別、訪客登記以及入侵報警等

2、功能。在經(jīng)過需求分析之后,論文給出了該系統(tǒng)的總體設計以及各個模塊的詳細設計。其中人臉識別功能是論文研究的核心內容,也是設計實現(xiàn)人臉識別宿舍門禁系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié)。
  在對人臉識別宿舍門禁系統(tǒng)進行設計之后,對該系統(tǒng)中所用到的關鍵技術進行了詳細分析。論文設計的算法流程為:首先利用Adaboost算法對實時捕獲的學生圖像進行人臉檢測,接著對于已經(jīng)檢測出存在人臉的圖像利用LBP算法提取特征矩陣,然后對得到的特征矩陣使用PCA進行降維處理,最

3、后利用SVM算法對降維后的特征矩陣進行分類識別。論文在給出總的算法設計的同時也對其中的關鍵算法進行了詳細的介紹。以上的主要目的就是為了使系統(tǒng)可以具有較高的識別率和識別速度。最后基于對系統(tǒng)的設計以及關鍵技術的研究,論文利用OpenCV視覺庫中所對應的相關API實現(xiàn)了人臉識別宿舍門禁系統(tǒng)。
  利用ORL庫對論文最終所實現(xiàn)的人臉識別模塊進行了檢測,最終的實驗結果為:識別速率平均可以達到354ms每張,準確率可以達到92.5%。由此結果

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